本文選題：滾動(dòng)軸承 + 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(FRFT)　； 參考：《哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年03期

【摘要】：在對(duì)滾動(dòng)軸承微弱故障診斷時(shí),故障信號(hào)容易受到噪聲的干擾,為了獲取滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)的有效故障信息,研究用分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(fractional Fourier transform,FRFT)的方法對(duì)滾動(dòng)軸承工作中產(chǎn)生的微弱故障進(jìn)行診斷。該方法可以將滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)變換到分?jǐn)?shù)階域的空間中進(jìn)行分析,在此空間中變換分?jǐn)?shù)階的階次從而搜索提取出微弱故障的最大峰值,分析結(jié)果表明用分?jǐn)?shù)階傅里葉算法可以有效的降低其他分量和噪聲的互相干擾,準(zhǔn)確的提取目標(biāo)分量,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了該方法的有效性和可行性。
[Abstract]:In the weak fault diagnosis of rolling bearing, the fault signal is easily disturbed by noise. In order to obtain the effective fault information of rolling bearing data, The method of fractional Fourier transform FRFT (FRFT) is used to diagnose the weak faults of rolling bearing. This method can transform the rolling bearing data into the space of fractional order domain and transform the order of fractional order in this space to search and extract the maximum peak value of weak fault. The results show that the fractional-order Fourier algorithm can effectively reduce the interference between other components and noise and extract the target components accurately. The experimental results show that the method is effective and feasible.
【作者單位】： 哈爾濱理工大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;
【基金】：哈爾濱市科技創(chuàng)新人才項(xiàng)目(1014RFQXJ163)
【分類號(hào)】：TH133.33

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4 李t，

本文編號(hào)：1876496